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深度學習作為人工智能的核心技術,已廣泛應用于多個領域。隨著對深度學習專業知識需求的不斷增長,實用性案例的學習變得至關重要。
本書立足于新工科背景,強調深度學習的實際應用,旨在幫助讀者靈活運用所學知識解決復雜的工程問題。通過深度學習案例庫,讀者能深入地理解深度學習的核心算法,將所學知識轉化為解決實際問題的技能,從而進一步提升工程實踐和創新能力。
深度學習項目的開發涉及大量代碼的編寫和復雜的調試,這對初學者來說是個挑戰。因此,低代碼開發平臺對開發深度學習項目尤為重要。這些平臺具有豐富的預訓練模型庫,使開發者能夠直接選擇適合項目的模型,而不用從頭開始構建。這些預訓練模型經過大規模數據訓練和優化,具備良好的性能和泛化能力。基于低代碼開發平臺的深度學習項目還能實現代碼復用和模塊化,從而提高開發效率和代碼可維護性。
本書的特色之一是采用了阿里云魔搭(ModelScope)低代碼開發平臺。魔搭作為一款強大的工具,為用戶提供了豐富的預訓練模型庫和訓練環境,簡化了高質量模型的選擇過程,并且可以通過補充數據和優化模型來滿足特定需求。魔搭的低代碼開發環境使搭建深度學習模型變得簡單,極大地提高了開發效率并降低了開發難度。讀者可以通過該平臺快速構建、訓練和部署深度學習模型,加快項目原型開發。
本書的另一個特色是關注邊緣計算需求,并使用OpenVINO進行推理加速。邊緣計算對快速推理的要求很高,而OpenVINO能夠優化和加快深度學習模型的推理過程。本書將介紹如何在邊緣設備上使用OpenVINO進行模型優化和推理加速,以滿足實時推理的實際需求。讀者將學習如何利用OpenVINO的功能和特性,使模型在邊緣設備上更高效地進行推理,滿足實時應用要求。
本書對低代碼開發平臺魔搭和深度學習加速器OpenVINO這兩個工具的使用案例進行詳盡的分析,讀者可以從中學習如何利用這兩個工具來加快深度學習項目的開發和推理過程。
本書每章都配備了思考題,以幫助讀者鞏固和拓展知識。通過學習本書,讀者能夠深入了解項目開發過程,掌握深度學習算法的實際應用,培養解決實際問題的能力,并學會使用阿里云魔搭低代碼開發平臺和OpenVINO進行邊緣計算推理加速。希望本書能成為深度學習實踐者的寶貴資源,助其有效地應用深度學習技術完成實際項目。